肺腺癌预处理（非组学）数据集

数据集获取

方式一：KaggleHub（Python，推荐 AI Agent 使用）

# 前置依赖: pip install kagglehub
import kagglehub

path = kagglehub.dataset_download("lphantrc/preprocessed-luad-non-omics")
print("数据已下载至:", path)

方式二：Kaggle CLI（命令行）

# 前置条件: 注册 Kaggle 账号, Settings > API > Create New Token
# 将 kaggle.json 放到 ~/.kaggle/ 并 chmod 600
pip install kaggle
kaggle datasets download -d lphantrc/preprocessed-luad-non-omics
unzip preprocessed-luad-non-omics.zip -d preprocessed-luad-non-omics/

数据说明

该数据集是肺腺癌（LUAD）的预处理非组学数据，来源于Kaggle。数据包含经过预处理的非组学特征（如临床记录、影像指标等），主要用于肺腺癌的分类、预后分析等任务。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。